NLP中的Attention总结_nlp 文本翻译 attention key是什么

Attention是模拟人脑的注意力机制。人在看到一些东西，往往只关注重要的信息，而忽略其他信息。自然语言处理中的attention是对文本分配注意力权重，Attention的本质就是从关注全部变为关注重点。

1 Attention的原理

Attention的计算过程：

• query和key向量进行相似度计算，得到权重。
• 将得到的权值进行归一化，得到每个key的归一化权重。
• 根据权重，对value进行加权求和。

2 Attention的类型

如上图，按不同的方式，可将attention分为不同类型。

3 attention计算方式

attention通俗来讲是用两个向量(query,key)计算得到一个得分score。从数学角度看，就是两个向量得到一个数值。一般有以下计算方式：

（1）点乘：$s(q,k)=q\cdot k$

（2）余弦相似度：$s(q,k)=\frac{q\cdot k}{|q||k|}$

还有引入学习参数的方式

（3）矩阵相乘：$s(q,k)=q^{T}Wk$

（4）小网络学习（多层感知机）：输入两个向量，输出一个数值

4 attention的使用场景

4.1 长文本任务

如篇章级别的任务，这类型任务输入的信息过多，使用attention捕获关键信息。

4.2 涉及两端相关文本

可能需要对两端内容进行对齐，如机器翻译，翻译时当前词与原文的信息对齐。阅读理解，问题与原文信息的对齐。

4.3 任务只依赖某些特征

某些任务只依赖与部分强特征词。

引用自：

[1]Attention用于NLP的一些小结

[2]一文看懂attention